《表1 试验测得的特征参数》

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《基于神经网络的煤矿机械滚动轴承故障诊断研究》

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在构建神经网络模型时，以轴承振动信号的4个时域无量纲特征参数峭度因子、波形因数、脉冲因子和峰值因子作为模型输入。由于煤矿机械在工作时最容易出现内圈磨损、外圈磨损、保持架磨损和滚动体磨损这4种故障，因此将正常轴承状态和4种轴承故障状态作为网络模型的输出。试验测得不同状态的轴承在额定载荷与转速下的峭度因子、波形因数、脉冲因子和峰值因子的数据信息共20组，如表1所示。